| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| ·研究的目的、意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·国外研究状况 | 第9页 |
| ·国内研究状况 | 第9-10页 |
| ·发展趋势 | 第10页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·技术路线 | 第10-11页 |
| ·研究方法 | 第11-12页 |
| ·论文的组织与结构 | 第12-13页 |
| 2 研究区概况 | 第13-15页 |
| ·研究区位置和范围 | 第13-14页 |
| ·研究区地理自然情况 | 第14页 |
| ·气候条件 | 第14页 |
| ·地形地貌 | 第14页 |
| ·研究区自然资源状况 | 第14-15页 |
| 3 数据源及数据预处理 | 第15-32页 |
| ·数据源 | 第15-18页 |
| ·MODIS主要特征及数据产品概述 | 第15-16页 |
| ·ODIS数据集获取 | 第16-17页 |
| ·土地利用现状数据 | 第17-18页 |
| ·数据预处理 | 第18-20页 |
| ·ODIS数据处理 | 第18-19页 |
| ·生成掩膜数据 | 第19-20页 |
| ·数据叠合 | 第20页 |
| ·植被指数数据集生成 | 第20-22页 |
| ·归一化植被指数或称标准差异植被指数(Normalized Difference VegetationIndex,NDVI) | 第20-21页 |
| ·增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI) | 第21页 |
| ·基于MODIS的时序Ⅵ的应用 | 第21-22页 |
| ·基于Savitzky-Golay滤波的Ⅵ时序数据平滑重构 | 第22-31页 |
| ·平滑重构时序植被指数的方法 | 第22-23页 |
| ·Savitzky-Golay平滑重构 | 第23-28页 |
| ·执行S-G平滑重构 | 第28-31页 |
| ·样本的选择 | 第31-32页 |
| 4 分类系统和分类算法 | 第32-41页 |
| ·分类系统 | 第32-34页 |
| ·土地覆盖分类系统简介 | 第32页 |
| ·国内外现有的分类系统 | 第32页 |
| ·土地覆盖分类系统的确立 | 第32-34页 |
| ·分类算法 | 第34-41页 |
| ·分类概述 | 第34-35页 |
| ·传统的计算机分类算法 | 第35-38页 |
| ·计算机分类算法新方向 | 第38-41页 |
| 5 分类模型的构建及结果分析 | 第41-53页 |
| ·基于MODIS-Ⅵ的非监督分类方法 | 第41-42页 |
| ·一种基于MODIS-Ⅵ时序数列的改进决策树算法 | 第42-46页 |
| ·决策树基本算法 | 第42-45页 |
| ·构建决策树分类器实现分类 | 第45-46页 |
| ·种基于SVM的土地覆盖分类方法 | 第46-49页 |
| ·支持向量机(SVM)基本算法 | 第46-48页 |
| ·构建SVM分类器实现分类 | 第48-49页 |
| ·分类精度验证和结果分析 | 第49-53页 |
| ·分类后处理 | 第49-51页 |
| ·分类精度验证 | 第51-52页 |
| ·分类结果比较和分析 | 第52-53页 |
| 6 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·本文新颖之处、不足及展望 | 第53-55页 |
| ·创新新颖之处 | 第53-54页 |
| ·不足及展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录1 决策树代码 | 第60-69页 |
| 附录2 个人简介 | 第69-70页 |
| 附录3 第一导师介绍 | 第70-71页 |
| 附录4 第二导师介绍 | 第71页 |
